Pourquoi plus d’échantillons améliore la précision

Les procédés industriels ont une variabilité naturelle. Davantage d'échantillons aident le modèle à apprendre toute l'étendue du comportement :

  • Plage de fonctionnement normale
  • Événements rares et perturbations du procédé
  • Dérive du capteur dans le temps
  • Motifs de bruit de fond
  • Zones non linéaires aux extrêmes
Nombres d'échantillons recommandés :
  • Minimum : 30 échantillons
  • Bien : 50 échantillons
  • Idéal : plus de 70 échantillons (surtout pour des modèles à 6+ variables)
Le système affiche un bandeau d'avertissement lorsque les données sont sous le seuil minimal pour des prédictions fiables.
Essayer dans l'application
Essayez : en mode simulation IoT, lancez une simulation et observez le R² s’améliorer en temps réel à mesure que les lignes s’accumulent. Remarquez comme les prédictions se stabilisent au-delà de 30 lignes.
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